Restoration of Zooplankton Communities in Industrially Damaged Lakes: Influences of Residual Metal Contamination and the Recovery of Fish Communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Sudbury, Ontario, Canada area offers a unique opportunity to develop our understanding of biotic and abiotic lake recovery processes in industrially damaged natural systems. In recent decades, lakes in the Sudbury area have shown improvements in water quality due to decreases in sulfur (S) and metal emissions from area smelters, and reduced acid deposition from more distant sources. However, biological recovery is lagging and mechanisms controlling the lag are not yet clear. Our study examines the roles of two factors, residual metal contamination and altered fish predation, on zooplankton community recovery. Data collected over three decades on six study lakes were analyzed using redundancy analysis ( RDA ) and partial RDA 's to assess historical and present relationships of water chemistry and fish abundance with zooplankton community recovery. Continuing metal toxicity appears to be the primary cause of the absence of some zooplankton species, particularly Daphnia spp. from metal‐contaminated lakes. Conversely, once water quality is suitable and abundant planktivores reestablish, fish planktivory becomes a factor affecting Daphnia spp. establishment. The introduction of piscivores into these lakes may be necessary to facilitate the return of many Daphnia species. Further reductions in metal toxicity will also assist with the complete recovery of zooplankton communities. Studying natural systems over several decades allows us to better understand the intricate steps involved with recovery of industrially damaged lakes, and this knowledge will greatly benefit future restoration efforts in other industrially damaged systems .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».